投資の基礎知識 「平均」に勝つのはなぜ難しいのか？最新SPIVAデータで検証するアクティブ運用の算数
なぜプロのアクティブファンドでも市場平均に勝てないのか。SPIVA最新データと生存者バイアスの実態を、一次資料で検証します。
投資信託
投資の基礎知識 
米国株投資 FANG+とSOXの違いを徹底整理｜レバレッジも含めてリスクとリターンを比較する
FANG+・SOX・レバレッジ投信の違いをエンジニア視点で解説。信託報酬・構成銘柄・リスク特性を整理し、コア・サテライト戦略での活かし方まで、データに基づきフラットに比較します。
投資の基礎知識 「去年1位のファンドを買えばいい」は本当か？——過去リターンランキングの落とし穴を検証する
証券会社のリターンランキング上位ファンドを選ぶのは合理的か？SPIVAデータやDALBAR調査をもとに、過去リターンが未来を保証しない理由をエンジニア視点で検証します。
投資の基礎知識 食べログの評価は疑えるのに、なぜ投資の数字は信じてしまうのか
食べログのスコアは疑えるのに、ファンドの過去リターンは信じてしまう。この非対称さの正体と、「数字の作られ方」を問う投資思考を3つの視点から解説します。
インデックスファンド 【連載 第2回】信託報酬0.1958%の衝撃。SBIの新NASDAQ100ファンドが「コストの常識」を塗り替える。2026年4月、コスト構造のパラダイムシフトを読み解く
2026年4月に新設された「SBI NASDAQ100」の低コストを徹底検証。既存の雪だるまシリーズとの違いや、特定口座・NISA枠での乗り換え判断基準を、エンジニアの視点でロジカルに解説します。
投資戦略 なぜテーマ型投資信託は「合理的」ではないのか？情報の遅延と織り込みの仕組み
流行のテーマ型投資信託がなぜ「高値掴み」になりやすいのか。情報の織り込み済みという概念やプロとの速度差、ARKKの具体例、認知バイアスの観点から、長期的な資産形成におけるインデックス投資の合理性を論理的に解説します。
インデックスファンド 【2026年4月】Nifty50ファンド定点観測：主要5ファンドの運用結果確認
2026年4月時点のNifty50連動型インデックスファンド5銘柄（eMAXIS, 楽天, たわら, auAM, SMTAM）の運用状況を監査。運用報告書から判明した実質コストと指数追従性を、数値に基づき徹底比較します。
インデックスファンド 【2026年04月】先進国株式ファンド定点観測：主要3ファンドの運用結果確認
ＭＳＣＩコクサイ連動の主要3ファンド（eMAXIS Slim、ニッセイ、たわら）を定点観測。運用報告書から抽出した実質コストと指数追従性を、客観的な数値に基づき監査・比較します。
米国株投資 FANG+の不調にどう向き合うか？過去のデータから導き出す「回復へのシナリオ」と合理的判断
FANG+の下落で不安を感じていませんか？「いつ戻るのか」という疑問に対し、過去10年のドローダウン（下落率）や回復にかかった期間を数値データに基づき冷静に分析します。NISA売却の是非や、ボラティリティをリターンのコストとして受け入れる考え方を、誠実かつ合理的な視点で解説します。
インデックスファンド 【2026年02月】TOPIXファンド定点観測：主要5ファンドの運用結果確認
2026年2月のTOPIXインデックスファンド定点観測。ニッセイや『はじめてのNISA』が示す実質コスト最安水準の実態や、主要5銘柄のコスト構造・指数乖離を徹底比較・監査します。